論文の概要: Firewall Regulatory Networks for Autonomous Cyber Defense
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01436v1
- Date: Thu, 24 Apr 2025 00:43:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-11 11:26:45.183589
- Title: Firewall Regulatory Networks for Autonomous Cyber Defense
- Title(参考訳): 自律型サイバー防衛のためのファイアウォール規制網
- Authors: Qi Duan, Ehab Al-Shaer,
- Abstract要約: 本稿では,バイオインスパイアされた分散ファイアウォールアーキテクチャのダイナミクスを管理するために,新たな自己組織化・自律管理プロトコルを設計する原則を提案する。
Firewall Regulatory Networks (FRN) では,提案可能なユーティリティリスクの保証を備えた自動ルールポリシ設定,リスク変更や新たなサービス要件に対するレジリエントな応答,グローバルに最適化されたアクセス制御ポリシの整合,といった特徴が紹介されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.297070083645049
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In this paper, we present the principles of designing new self-organising and autonomous management protocol to govern the dynamics of bio-inspired decentralized firewall architecture based on Biological Regularity Networks. The new architecture called Firewall Regulatory Networks (FRN) exhibits the following features (1) automatic rule policy configuration with provable utility-risk appetite guarantee, (2) resilient response for changing risks or new service requirements, and (3) globally optimized access control policy reconciliation. We present the FRN protocol and formalize the constraints to synthesize the undetermined components in the protocol to produce interactions that can achieve these objectives. We illustrate the feasibility of the FRN architecture in multiple case studies.
- Abstract(参考訳): 本稿では,生物規則性ネットワークに基づくバイオインスパイアされた分散ファイアウォールアーキテクチャのダイナミクスを管理するために,新たな自己組織化・自律管理プロトコルを設計する原則を提案する。
Firewall Regulatory Networks (FRN) と呼ばれる新しいアーキテクチャでは, 提案可能なユーティリティリスク保証を備えた自動ルールポリシ設定, リスク変更や新たなサービス要件に対するレジリエントな応答, グローバルに最適化されたアクセス制御ポリシの調整, などが特徴である。
我々は、FRNプロトコルを提示し、その制約を定式化し、プロトコル内の未決定成分を合成し、これらの目的を達成するための相互作用を生成する。
複数のケーススタディにおいて、FRNアーキテクチャの実現可能性について説明する。
関連論文リスト
- The Unified Control Framework: Establishing a Common Foundation for Enterprise AI Governance, Risk Management and Regulatory Compliance [0.6554326244334866]
リスク管理と規制コンプライアンスを統合した総合的なガバナンスアプローチを,統一されたコントロールセットを通じて提案する。
UCFは、包括的リスク分類、構造化されたポリシー要件、42の統括的なコントロールからなる3つの重要なコンポーネントで構成されている。
UCFをコロラドAI法にマッピングすることで検証し、我々のアプローチがいかに効率的で適応可能なガバナンスを可能にするかを実証します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-07T21:14:49Z) - Building Hybrid B-Spline And Neural Network Operators [0.0]
制御システムはサイバー物理システム(CPS)の安全性を確保するために不可欠である
本稿では,B-スプラインの帰納バイアスとデータ駆動型ニューラルネットワークを組み合わせることで,CPS行動のリアルタイム予測を容易にする手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T21:54:59Z) - Intervention-Assisted Policy Gradient Methods for Online Stochastic Queuing Network Optimization: Technical Report [1.4201040196058878]
本研究は,従来の深層強化学習法に代わるオンライン深層強化学習制御(ODRLC)を提案する。
ODRLCはオンラインインタラクションを使用してキューイングネットワーク(SQN)の最適制御ポリシーを学習する
本稿では、ネットワークの安定性を確保するために、これらの介入支援ポリシーを設計する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-05T14:02:04Z) - What Planning Problems Can A Relational Neural Network Solve? [91.53684831950612]
本稿では,計画問題のポリシーを表すリレーショナルニューラルネットワークの回路複雑性解析について述べる。
回路幅と深さの増大に関して,計画問題には3つの一般的なクラスが存在することを示す。
また、政策学習のためのニューラルネットワーク設計におけるこの分析の有用性についても解説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-06T18:47:28Z) - A State-Augmented Approach for Learning Optimal Resource Management
Decisions in Wireless Networks [58.720142291102135]
マルチユーザ無線ネットワークにおける無線リソース管理(RRM)問題について考察する。
目標は、ユーザのエルゴード平均パフォーマンスに制約を受けるネットワーク全体のユーティリティ機能を最適化することである。
本稿では, RRM の制約に対応する2変数の集合を入力として, 瞬時ネットワーク状態と並行して, RRM のパラメータ化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T21:24:13Z) - Decentralized Control with Graph Neural Networks [147.84766857793247]
分散コントローラを学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいフレームワークを提案する。
GNNは、自然分散アーキテクチャであり、優れたスケーラビリティと転送性を示すため、タスクに適している。
分散コントローラの学習におけるGNNの可能性を説明するために、群れとマルチエージェントパス計画の問題を検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T18:59:14Z) - Phase Configuration Learning in Wireless Networks with Multiple
Reconfigurable Intelligent Surfaces [50.622375361505824]
RIS(Reconfigurable Intelligent Surfaces)は、電磁波伝搬の動的制御を提供する、高度にスケーラブルな技術である。
RISを内蔵した無線通信における大きな課題の1つは、複数のRISの低オーバーヘッドダイナミックな構成である。
RISの位相構成に対する低複雑さ教師あり学習手法を考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-09T05:35:27Z) - Global Robustness Verification Networks [33.52550848953545]
3つのコンポーネントからなるグローバルロバストネス検証フレームワークを開発した。
実現可能なルールベースのバックプロパゲーションを可能にする新しいネットワークアーキテクチャ Sliding Door Network (SDN)
合成データと実データの両方にアプローチの有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-08T08:09:20Z) - RIS Enhanced Massive Non-orthogonal Multiple Access Networks: Deployment
and Passive Beamforming Design [116.88396201197533]
再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の配置と受動ビームフォーミング設計のための新しいフレームワークを提案する。
エネルギー効率を最大化するために、共同配置、位相シフト設計、および電力配分の問題を定式化する。
リアルタイムデータセットを活用することで,ユーザの遠隔交通需要を予測するために,LSTM(Long Short-term memory)ベースのエコー状態ネットワーク(ESN)アルゴリズムを提案する。
RISの展開と設計の連立問題を解くために,D3QNに基づく位置取得と位相制御アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T14:37:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。